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Hitachi

ビッグデータ×AI(人工知能)

予兆保守

予兆保守による品質向上・保守コスト低減

産業機械・大型設備からデータを収集。稼働状況を遠隔監視し、壊れる前に直す予兆保守を実現します。

ケース1:車両の予兆保守

【課題】定期メンテナンスや故障時対応よりも効率的な保守を実現し、顧客価値を高めたい。

データ

車両に各種センサーを取り付け、運行中の状態を監視。車両の状態に関するデータをさまざまな角度から収集します。

  • 走行距離
  • 車内温度
  • 電力
  • 圧力

分析

どんなときに異常が発生するのか?

収集した車両の稼働データに加えて、運行中に発生するイベントパターンを抽出。これらを組み合わせて分析し、故障の予兆を把握します。

リモートモニタリング データマイニング

生まれる価値

代替テキスト

保守タイミングの最適化によりサービス品質向上、保守コスト低減

従来までの定期メンテナンスや不定期な故障対応に代わって、予兆となるポイントをシステムが把握できるようになり、最適なタイミングで保守が行えます。これにより、稼働率などのサービス品質の向上に加え、保守コストを低減することができます。